KI-Pilotprojekt iT Engineering SI: Ergebnisse und Ausblick

Zum Jahresanfang hat das KI-Pilotprojekt zwischen dem Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability und iT Engineering Software Innovations seinen Abschluss gefunden. In den letzten Workshops und Treffen wurde verstärkt darüber diskutiert, wie verschiedene Methoden eingesetzt werden können, um in der Startphase von KI-Projekten mit Kunden deren Anforderungen, Ziele und Nutzungskontexte zu erheben.

Basierend auf Erfahrungen aus dem Unternehmen konnten beim Austausch und gemeinsamen Brainstorming drei Einstiegspunkte in Projekte herauskristallisiert werden (siehe Header-Grafik): In den meisten Fällen möchten Unternehmen mit der Datensammlung an einem konkreten Produkt bzw. einer Maschine oder in einem bestimmten Prozess beginnen. Bei anderen steht lediglich ein Interesse an – bzw. die Notwendigkeit zur Digitalisierung oder am KI-Einsatz im Vordergrund, wobei noch kein konkreter Ansatzpunkt gefunden oder festgelegt wurde. Eine dritte Möglichkeit ist das Vorhandensein von vagen Ideen, was durch den Einsatz neuer Technologien und auf Basis von Daten im Unternehmen erreicht werden soll. Für iTE SI ist es das Ziel, für alle drei Situationen vorbereitet zu sein und eine passende Vorgehensweise in der Methodenkiste zu haben. So wird für ITE SI eine gute Betreuung der Kunden und die Entwicklung passgenauer Datensammlungs-Lösungen möglich.

Als eine Methode dafür wurde die Erweiterung des KI-Service-Blueprint-Workshops in Betracht gezogen, um die in einem bereits festgelegten Prozess oder an einer Maschine entstehenden Daten und die Form der Datenspeicherung zu dokumentieren und darauf aufbauende KI-Anwendungsideen zu finden. Der KI-Service-Blueprint-Workshop wurde in einem KI-Umsetzungsprojekt am Kompetenzzentrum Usability speziell für die Gestaltung der Mensch-KI-Zusammenarbeit eines Systems entwickelt, beinhaltet daher jedoch noch keine separate Ebene, in der generierte oder gesammelte Daten und deren Datenformate notiert werden können. Eine derartige Anpassung der Methode, z. B. durch eine Erweiterung der „Ressourcen“-Ebene, könnte für die Analyse von Prozessen mit Aussicht auf die Unterstützung durch KI-Systeme sinnvoll sein.

Um Situationen zu begegnen, in denen es noch keine oder nur vage Ideen für die Zielrichtung des Projektes gibt, wurde zunächst eine weitere Herangehensweise für die Zusammenarbeit mit Unternehmen erprobt. Da diese sich noch nicht auf ein einzelnes Anwendungsgebiet der Datensammlung festgelegt haben, soll ein offenes, modulares Workshop-Konzept zum Einsatz kommen. Der erste Teil dieses Workshop-Konzepts besteht darin, durch die Besprechung einiger denkbarer KI-Anwendungsbereiche (Prozesse, Maschinen oder Produkte des Unternehmens) zusammen mit Mitarbeitenden des Kundenunternehmens ein gemeinsames Verständnis der Rahmenbedingungen zu schaffen. Im Anschluss werden die Use-Cases anhand von Leitfragen in Bezug auf den Einsatzbereich und -Zweck der darin enthaltenen Maschinen, deren Nutzenden und die technische Infrastruktur analysiert, ähnlich wie in der klassischen Nutzungskontextanalyse. Zusätzlich sollen im Gespräch jedoch auch erste Ideen für die Nutzung der Daten gesammelt sowie eine Risikoanalyse durchgeführt werden. Als Werkzeug für die Vorgehensweise dient dabei ein Canvas (Osterwalder & Pigneur, 2010), ein vorstrukturiertes Plakat, das den Rahmen für den Dialog mit dem Unternehmen gibt.

Mit dieser modularen Vorgehensweise machte Judith Armbruster (ITE SI) in der Durchführung von Workshops bereits erste Erfahrungen. Durch die Offenheit des Konzepts lässt sich das Vorgehen gut mit verschiedenen Kunden anwenden. In der Vorbereitung sind dabei nur kleine Anpassungen notwendig, während trotzdem sehr individuelle Ergebnisse und Ideen entstehen. Der Canvas bietet dabei eine gute Grundlage für die Zusammenarbeit mit einer unterschiedlichen Anzahl an Personen. Dadurch ist auch eine Flexibilität in der Gruppengröße der Teilnehmenden gewährleistet. Gestärkt mit diesen Erlebnissen wird weiterhin an den eingesetzten Methoden und Werkzeugen gearbeitet und diese mit Kunden in den Einsatz gebracht.

Einen tieferen Einblick in die auf der Basis des Pilotprojektes entwickelte Methodenkiste für den Projektstart in KI-Projekte gibt es auf der Website von iT Engineering SI.

Im Rahmen des Pilotprojekts konnte das Team von ITE-SI mehrere Methoden für den Einsatz in ihrer Methodenkiste kennenlernen und ausprobieren und kann diese nun selbstständig ausbauen und weiterentwickeln. Der Austausch zwischen dem Projektpartnern geht natürlich weiter. Die Frage, mit welchen Methoden und in welcher Form KI-relevante Teile des Nutzungskontexts wie Daten und datenbasierte Entscheidungen in Prozessen bestmöglich erhoben und dokumentiert werden können, wird das Kompetenzzentrum Usability noch weiter beschäftigen.

Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). Business Model Generation: A handbook for visionaries, game changers and challengers. African Journal of Business Management, 5, 1-5.